HashMap在程序员的开发过程当中是一个十分经常使用的集合类,它是一个以键值对形式存在的集合类,java
在开发中咱们能够利用的它的一个key存在即替换的特性,实现一个更新的去重的操做。程序员
在另外一个方便咱们能够利用map跟fastJson快速组成咱们所需的json数据格式。json
在jdk1.8以前,HashMap是以数组+链表的形式存在,put进来的key的hashCode进过扰动函数计算后获得hash值,而后该值经过(n-1)&hash计算后的到相应的位置(n表明的是数组长度),数组
若是发生了hash冲突,则先判断该key是否存在,若是存在那么就覆盖,不然以“拉链法”解决冲突,便组成了链表。app
但在jdk1.8以后,HashMap就发生了改变,若是当前链表的长度大于阈值(默认是8)那么该链表就转换成红黑树,加快了搜索速度。函数
//HashMap的默认初始容量 2^4=16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16性能
//HashMap的最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;this
//默认的装载因子当数组长度
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;code
// 当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;blog
// 当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 存储元素的数组,老是2的幂次倍
transient Node<k,v>[] table;
// 存放具体元素的集
transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
// 存放元素的个数,注意这个不等于数组的长度。
transient int size;
// 每次扩容和更改map结构的计数器
transient int modCount;
// 临界值 当实际大小(容量*填充因子)超过临界值时,会进行扩容(*当size
大于等于threshold
的时候,并不必定会触发扩容机制,可是会极可能就触发扩容机制,只要有一个新建的Entry
出现哈希冲突,则马上resize
)
int threshold;
// 填充因子 当Size>=threshold的时候,那么就要考虑对数组的扩增了,也就是说,这个的意思就是 衡量数组是否须要扩增的一个标准
final float loadFactor;
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); }
其中tableSizeFor这个代码是:
static final int tableSizeFor(int cap) { int n = cap - 1; n |= n >>> 1; n |= n >>> 2; n |= n >>> 4; n |= n >>> 8; n |= n >>> 16; return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1; }
>>>是一个无视符号位的位右移动符号 |= 是左右两个数进行&操做
这个方法会把你传进来的初始化容量变成一个是2的平方次幂的数 因此这里就固定死了HashMap的容量必须是2的平方次幂
至于为何是2的平方次幂的数缘由以下:
1.put方法源码:
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }
看到其中 p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null 这一句 (n - 1) & hash是计算到一个位置,若是这个tab中的位置是空的那么直接作插入操做。
举个列子 假设有16个位置 有4个学生都有各自的学号
名称 | 学号 |
张三 | 1 |
李四 | 2 |
王五 | 3 |
老李 | 4 |
此时咱们分配位置的时候能够采用 1%16 = 1;2%16=2;3%16 = 3;4%16=4;给他们分配位置,可是考虑到性能问题。因为%操做比&慢10倍左右,所以采用&运算会提升性能。
经过限制length
是一个2的幂
数, (n - 1) & hash和hash%n结果是一致的。这就是为何要限制容量必须是一个2
的幂的缘由。
好比2的hashCode是2 那么它对应的二进制是 (0000 0010)
假设n=16
那么n-1=15对应的二进制是 1111 1111 & 0000 0010 = 1111 1111 = 0010 = 2
2%16=2
获得(n - 1) & hash和hash%n结果是一致的,考虑到性能因此每次的扩容都是以2的幂次方扩容。
public static void mapMethod() { HashMap<String, Object> map = new HashMap<>(); map.put("zhangsan", 11); map.put("lisi", 11); //重复key会覆盖 map.put("zhangsan", 22); //便利 for(String key:map.keySet()) { //根据key获取value System.out.println(key+"=======value:"+map.get(key)); } //containsKey方法判断当前map是否包含该方法 System.out.println(map.containsKey("zhangsan")); //size打印map的长度 System.out.println(map.size()); //移除key map.remove("zhangsan"); //判断是否存在value System.out.println(map.containsValue("22")); }
以上是我结合工做跟一些blog的心得写的,若是有纰漏麻烦指出. *程序员要多运动啊....减肥去了